The Projected Economic and Health Burden of Uncontrolled Asthma in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Despite effective treatments, a large proportion of patients with asthma do not achieve sustained asthma control. The “preventable” burden associated with lack of proper control is likely taking a high toll at the personal and population level. Objectives We predicted the future excess health and economic burden associated with uncontrolled asthma among American adolescents and adults for the next 20 years. Methods We built a probabilistic model that linked state-specific estimates of population growth, aging, asthma prevalence, and asthma control levels. We conducted several meta-analyses to estimate the adjusted differences in healthcare resource use, quality-adjusted life years (QALYs), and productivity loss across control levels. We projected, nationally and at the state level, total direct and indirect (due to productivity loss) costs (in 2018 dollars) and QALYs lost because of uncontrolled asthma from 2019 to 2038. Measurements and Main Results Total 20-year direct costs associated with uncontrolled asthma are estimated to be $300.6 billion (95% confidence interval [CI], $190.1 billion–411.1 billion). When indirect costs are added, total economic burden will be $963.5 billion (95% CI, $664.1 billion–1,262.9 billion). American adolescents and adults will lose an estimated 15.46 million (95% CI, 12.77 million–18.14 million) QALYs over this period because of uncontrolled asthma. Across states, the average 20-year per capita costs due to uncontrolled asthma ranged from $2,209 (Arkansas) to $6,132 (Connecticut). Conclusions The burden of uncontrolled asthma is substantial and will continue to grow. Given that a substantial fraction of this burden is preventable, better adherence to evidence-informed asthma management strategies by care providers and patients has the potential to substantially reduce costs and improve quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».